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搜索资源 - sharpness of the image
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在进行数字图像处理时，经常碰到评价一幅图像清晰度的问题，该源代码以边缘能量为基础评价一幅图像的模糊程度。,In digital image processing, we often encounter an image sharpness evaluation of the problem, the source code to the edge of the energy-based evaluation of the fuzzy degree of an image.
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VC++简单医学图像处理系统，可以调整图像色阶、锐度、反色、灰底均衡，还可以对图像进行反转、平移、旋转等操作，类似Photoshop某些功能一样，当然，和PS比，是差了点，只能作为一些C++处理图像的参考吧。
,VC++ simple medical image processing system that can adjust the image color, sharpness, and anti-color,灰底balance can also be inverted image, tr
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一种基于图像像素分类的快速计算图像清晰度评价值函数。-Pixel classification based on image sharpness of the image evaluation value fast computing functions.
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In this study, approaches of image enhancement, edge extraction, and
line-based image matching for remote sensing images are proposed. The
image enhancement includes noise reduction and contrast enhancement. We
apply wavelet shrinkage technique
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A Graphical user interface for image enhancement. You can set the contrast, color, sharpness as well as you can convert the rgb image to gray
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利用彩色蛇模型对彩色图像进行处理，即不将彩色图像分为Ｒ，Ｇ，Ｂ三个分量，而是将彩色图像视为单一簇的处理，反而会得到更好的边缘清晰度-The use of color snake model for color image processing, that is, not the color image into R, G, B three-component, but rather as a single cluster of color image processing, it will ge
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实现图像清晰度检测的代码，opencv实现，值越大越模糊-The sharpness of the image detection code, opencv achieve, the greater the value the more vague
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通过编译后在保持图象边缘的清晰度的条件下同时显示原图和放大图-By compiled maintaining edge sharpness of the image also shows original condition and Enlargement
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图像中汽车牌照定位的准确与否,直接关系到自动车牌识别系统的整体性能.考虑由于时间和气候光照特性不同造成车牌图片清晰度的明显差异,提出一种新的自适应动态阈值车牌定位的算法.该方法首先分析图像的清晰度,将图像的白点数固定在一个与差分均值成正比的比例值内.然后,去除离散噪声.针对车牌区域的行和列有不同的特征,用不同的方法进行车牌横向和纵向区域的精确定位,最终找到目标车牌区域.实验显示,该方法对车牌定位的准确率达到98.7 -Image vehicle license positioning accur
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此程序为MATLAB环境下编写的用于对图像的平均梯度进行计算 从而对图像的清晰度 图像的质量进行评价的代码。-This program is written in MATLAB environment is used to calculate the average gradient image sharpness of the image and thus to evaluate the image quality of the code.
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Color Image Enhancement Techniques:
A Critical Review
Abstract
Image enhancement is one of the key issues in high quality pictures such as digital camera and HDTV. Since
Image clarity is very easily affected by lighting, weather, or equipment
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用charal函数实现对加噪降晰图像的反降晰.charal函数实现约束最小二乘法的算法，其中alpha（1/lamda）由Charalambous确定.反降晰的图像相对于降晰加噪图像清晰度有所提升，但是反降晰的图像存在较为明显的寄生波纹。-Deblurring the blurred image with noise by using Charal function. Charal function implements constrained least squares algorithm,
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该代码是关于图像处理中的图像均衡的内容，利用直方图均衡化之后，原来比较少像素的灰度会被分配到别的灰度去，像素相对集中， 处理后灰度范围变大，对比度变大，清晰度变大，所以能有效增强图像。-The code is a graphic equalizer content on image processing, after histogram equalization, less original pixel gray gray will be assigned to another go, the
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对图片进行边缘检测，可设置不同的参数值显示不同的边缘清晰度，并生成图片-Image edge detection, so that the edge of the image exhibit different sharpness by setting different parameters and generates pictures
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该程序为数字图像处理中的同态增晰，可以实现对图像的清晰度处理，以提高对比度。程序内附有Matlab的GUI操作界面，可任意调节各相关参数，并选取适合的滤波器（包含高斯滤波、一阶、二阶巴特沃斯滤波）。-The program for digital image processing in the same state increased clarity, sharpness of the image can be achieved, so as to improve clarity. Matlab
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对含有高斯噪声的图像进行图像去噪处理，比较原图像和去噪后图像的清晰度。-Image containing Gaussian noise image denoising, sharpness comparison of the original image and the denoised image.
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一个简单的利用小波来针对模糊图像进行图像增强的代码。-A simple and dynamic wavelet-based algorithm is presented for enhancement of the image sharpness or blurriness of an Image.
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图像处理（图像融合，图像加密等）的性能评价指标集包括：平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。-Image processing，average gradient, edge strength, information entropy, gray mean, standard deviation (variance (M
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基于LDC的图像过渡区提取与分割
提出一种基于局部清晰度-复杂度的图像过渡区提取算法,通过计算图像局部清晰度获得清晰度图 像,增加了过渡区灰度层次信息,再计算清晰度图像的局部复杂度,并根据复杂度曲线确定过渡区提取门限对过渡区进行提取,根据提取的过渡区灰度直方图,获得 图像的分割阈值并对图像进行分割。实验结果表明,本文方法比传统的基于局部复杂度法提取的过渡区更加准确,图像分割效果更好
-LDC image transition region extraction and segme
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提升图像再放大后的清晰度，代码中已有网络模型，需要进行训练(The sharpness of the enhanced image, the network model in the code, which needs to be trained)
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